国产算力产业链在经过几个月的压制后，借助DeepSeek V3.1的发布情绪彻底爆发。8月22日，在寒武纪的带领下，多只国产算力股强势涨停，科创板大涨近10%，各大芯片ETF也毫不含糊，涨幅均在10%左右。
据中新经纬消息，寒武纪创始人陈天石为80后，出生于1985年，毕业于中科大。陈天石持有的寒武纪29.63%股份，市值达到1541亿元。
澎湃新闻此前报道，寒武纪科技由陈天石和其兄陈云霁联合创立于2016年，陈天石和陈云霁两兄弟都毕业于中科大少年班。陈天石的研究方向是人工智能算法，陈云霁则主攻计算机芯片。
寒武纪前身是中科院计算所2008年组建的“探索处理器架构与人工智能的交叉领域”10人学术团队。取名“寒武纪”，是希望用地质学上生命大爆发的时代来比喻人工智能的未来。
根据寒武纪此前的招股书公告，寒武纪首次发行价格64.39元/股，对应的公司市值为257.62亿元。值得一提的是，寒武纪从创立到IPO用了不到五年时间，比同期申请IPO的人工智能公司都要短。
寒武纪董事长、总经理陈天石 视觉中国 资料图
国产算力芯片打开千亿市场：
“FP8精度”意味着什么？产业链底气何在？
国产算力股大涨后，各方做多情绪在延续，除投资机构在积极推介外，投资者也在积极寻求介入机会。
为何当下的国产算力链被多方看好？其背后的产业逻辑支持资本市场进一步做多吗？从中长期看，国产算力链的机会如何？
国产算力芯片：
有望成就千亿级市场
全球算力芯片英伟达独占大头，AMD、英特尔也占有一定的份额。在中国市场，由于受限芯片制程，中国厂商在先进性和功能上与英伟达有一定差距，因此中国市场英伟达依然占大头，不过，国产算力芯片市场份额在逐步增加。
国产算力市场份额增长主要两个方面原因，一个方面是产品在进步，与英伟达的差距在缩小；此外，国产厂商在算力生态也在不断完善，尤其DeepSeek R1模型出现后，推动国产算力芯片适配以及进一步生态协同。
据第三方市场研究IDC的数据：2024年，中国加速芯片的市场规模增长迅速，超过270万张。从技术角度来看，GPU卡占据70%的市场份额；从品牌角度来看，中国本土人工智能芯片品牌的出货量已超过82万张，占30%，市场份额进一步提升。其中，寒武纪出货2.6万片，燧原出货1.3万片。
中国算力芯片厂商主要有华为、寒武纪、海光、沐曦、摩尔线程、燧原、天数智芯等。
这些厂商可以分成两大技术路线：其中以天数智芯、沐曦、海光等主打GPGPU路线，追求与英伟达的CUDA兼容，实现兼容性与通用性提高，在客户处实现迁移成本与迁移时间大幅度下降，在英伟达的生态圈内抢占市场。
另一条则是以华为、寒武纪为代表的自主生态，试图在英伟达生态圈外建立单独生态圈，与英伟达进行竞争。
第一上海证券认为，在大国科技竞争的宏大叙事下，算力国产化替代的紧迫性和重要性持续提升。预计2024年英伟达算卡在中国的市场规模超过100亿美元，占据70-80%的市场份额。预计2025年国内算力需求高速增长，市场容量有望翻番。 在美国限制芯片出口的背景下，国产算力芯片有望占据更多份额，成就千亿级市场。
东海证券则认为，推理与训练算力需求爆发拉动AI芯片市场规模扩张，随着厂商加大研发及行业政策刺激，以寒武纪为代表的本土AI芯片品牌的国产替代正全面提速，2025年份额有望升至40%。
“FP8精度”意味着什么？
中国算力芯片主要使用者包括互联网大厂、中小AI创业公司、运营商以及金融、教育、政府等垂直领域。
以往互联网大厂更多愿意采购英伟达芯片，因为后者训练效率更高，生态兼容性更好。国产芯片主要用在对信创有一定要求的领域。
但今年初，DeepSeek发布R1推理模型，以其极低的训练成本和超强的推理能力带动大模型在各行各业广泛落地，使得国产芯片在推理应用阶段性价比和可用性大增，从而助推国产芯片被更多行业采用。
IDC表示，通过适配DeepSeek，中国本土芯片在软件生态领域实现了突破，逐步完善软件生态。这为本土芯片在市场中的竞争力提供了有力支持。同时也促进了本土芯片厂商的技术交流和资源共享，打破了国产芯片生态建设的僵局。许多本土芯片厂商开始围绕DeepSeek开展合作，共同打造适配本土芯片的软件栈、工具链等生态组件。
这一次，DeepSeek时刻又来了。8月21日晚，DeepSeek正式发布DeepSeek-V3.1，官方称其为“迈向Agent（智能体）时代的第一步”，进一步推动智能体在各行各业的落地。
DeepSeek-V3.1采用混合推理架构，一个模型同时支持思考模式与非思考模式；同时，V3.1具有更强的Agent能力，通过Post-Training优化，新模型在工具使用与智能体任务中的表现有较大提升。
需要指出的是，DeepSeek-V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale的参数精度，UE8M0 FP8是针对即将发布的下一代国产芯片设计。
中信建投在研报中指出，DeepSeek V3.1使用了UE8M0 FP8 Scale参数精度，该参数代表模型支持转为矩阵乘法等AI核心运算优化设计的FP8精度格式。相比FP16格式，FP8在同等芯片面积下能够实现翻倍性能，且功耗和带宽需求更低。此外，DeepSeek表示新精度格式针对即将发布的下一代国产芯片设计，表明未来基于DeepSeek模型的训练与推理有望更多应用国产AI芯片，助力国产算力生态加速建设。
产业链的底气：大厂投资加速
大厂对智算投资不断上修极大地提振了算力产业链信心。
第一上海证券预计，字节、阿里、百度、腾讯2025年资本开支突破3000 亿元，叠加运营商和行业需求，算力投资有望超过5000亿元。
而随着国产芯片性能提升以及生态逐渐适配，推理芯片有望打入这些大型互联网厂商。
8月13日，腾讯控股发布第二财季业绩。腾讯总裁刘炽平在会上表示当前公司AI芯片储备足以支持现有模型的训练及迭代升级；元宝、AI搜索等多个应用场景的用户数提升带来推理负载占比提升，公司一方面通过模型轻量化和软件优化来控制推理成本，另一方面公司在推理芯片的供应渠道侧也具备多种选择。当前海外高端芯片贸易政策仍存较大不确定性，腾讯有望依托华为、寒武纪、海光等国产厂商的推理芯片满足相关算力需求。
中信建投研报称，日前，腾讯在业绩会上表示，未来推理芯片供给有望多元化，利好国产算力芯片厂商。
第一上海证券在研报中指出，随着国内算力消耗快速增长（典型如字节跳动，每三个月token消耗接近翻一倍，5月底为16.4万亿token），预计国内各家大型云厂商在日均token消耗达到30万亿token时会感受到算力紧张，在达到60万亿token时会开始出现一定算力缺口。基于此，今年国产芯片将迎来发展大年。
值得注意的是，8月14日，国家发展改革委党组成员、国家数据局局长刘烈宏透露，2024年初，我国日均Token（词元）的消耗量为1千亿，截至今年6月底，日均Token消耗量已经突破30万亿，1年半时间增长了300多倍，这反映了我国人工智能应用规模的快速增长。
中信建投表示，国内厂商起步较晚，正逐步发力，部分加速计算芯片领域已经涌现出一批破局企业，虽然在高端AI加速计算芯片领域与海外厂商存在较大差距，但在国内市场上已经开始取得部分份额。中信建投称，近期，基于华为昇腾芯片的服务器产品陆续在政府、金融、运营商等行业落地大单。
中信建投表示，由于海外供应链风险持续，国产芯片厂商产品性价比持续提升，更多算力需求有望由国产芯片支持，国产芯片市场竞争力持续提升。
高盛上调寒武纪目标价
就当寒武纪刚创出新高时，8月24日，高盛又宣布，将寒武纪的12个月目标价从1223元进一步大幅上调50%至1835元，维持“买入”评级，潜在上涨空间达47.6%。高盛认为在中国云服务商资本支出增加、供应链寻求多元化以及寒武纪公司自身研发投入加强的共同推动下，其长期增长前景可期。该行复杂的估值模型将目光投向2030年，其核心逻辑在于中国AI供应链整体的市场重估。
一位从事半导体咨询的行业人士对澎湃新闻记者表示，本轮国产算力链上涨是美股算力链的映射，美股以英伟达、博通、AMD等代表的算力芯片市值更高，这会传导到国内市场。 其次，国内算力建设、GPU国产化确定性越来越强，会带动国内相关龙头。目前牛市背景下，AI 相关肯定是确定性最高的标的。
这位人士表示，寒武纪之所以股价涨幅摇摇领先，主要是技术上具备一定先进性，客户导入节奏快，“我认为基本上产业逻辑是能够闭环的。但目前股价已经涨这样，我无法做出判断。”这位人士也表示，从美股映射的角度来说，国产算力链还有诸多公司有投资价值。
有券商研报也及时指出寒武纪业绩未来增长空间。寒武纪今年第一财季业绩显示：公司存货从2023年末的3.45亿元暴涨至2024年末的20.44亿元，2025年一季度继续增至27.55亿元，主要系委托加工物资增加所致。同时，公司预付账款也实现了大幅增长，由2023年末的1.48亿元增至2024年末的7.74亿元， 2025年一季度上升至9.73亿元，主要系公司对供应商的预付款项增加所致。
东海证券表示，寒武纪存货与预付账款大幅上升，反映了公司业务扩张需求以及对未来业绩的预期和信心，展望未来业绩有望进一步释放。
中信建投认为，推理正走向舞台中央，自主可控大势所趋。从中期维度看，订单向国产芯片倾斜成必然趋势。由于美国政府芯片法案多轮制裁，英伟达旗舰芯片向中国的售卖持续受阻，英伟达产品竞争力持续下降。云厂商以及人工智能初创公司基于算力稳定供应诉求，将更多算力采购规划倾斜向国产芯片，并且比重不断加大。由寒武纪、华为为代表的芯片公司凭借强大的技术实力、优异的产品性能、以及前线业务资源的大量投入，最先实现商业化客户业务的成功落地，在大模型推理算力建设中贡献大量算力；以天数智芯、沐曦、昆仑芯为代表的创业公司也在奋起直追，通过良好的产品性能以及性价比，争取大规模商业化客户订单机会，近期可以观察到国内芯片厂商纷纷投入大量人力物力资源，尝试与多家头部互联网客户进行业务绑定。